Automated Registration of 3D Point Clouds with 3D CAD Models for Remote Assessment of Staged Fabrication
Notice bibliographique
Résumé
Modularization and preassembly are parts of a trend toward staged fabrication that has been developing in the construction industry in many parts of the world over the past few decades. Successful delivery and transportation of materials in staged fabrication processes always has been a key challenge. Although substantial advances in modularization and prefabrication have been achieved recently, there is still a significant rate of damages and defects occurring during transportation and shipment. In addition, there are inaccuracies in staged-fabricated assemblies because of manually intensive quality control during the fabrication process. Thus, there is a significant need to monitor the fabrication processes continuously to avoid significant rework costs and delays. This paper presents an automated approach to register laser scanned data, which represents as-built status, with 3D CAD models for prefabricated steel assemblies. Moreover, automated registration enhances 3D tolerance analysis for automated quality control of prefabricated assemblies. An iterative closest point (ICP)-based model is used for automated registration in the presented paper. An experimental study is conducted to validate the proposed model for monitoring the fabrication and installation processes. Experimental results show that the presented approach can be used to detect defected parts or fabrication inaccuracies precisely and quickly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».